用户把文档上传至知识库后发生了哪些事?

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苟哥
苟哥 2025-03-05 22:08

随着大模型狂潮的掀起,知识库也被带入大家的视野。你是否思考过,当用户将文档上传至大模型的知识库后,被进行了哪些处理呢?

大致经历了这些流程:

一、数据加载与预处理

  1. ‌1、格式解析与内容提取‌
    系统通过数据接入组件(如LlamaIndex的SimpleDirectoryReader)解析PDF、DOCX、TXT等格式文件,提取文本内容形成原始文档对象‌。

  2. ‌2、清洗与标准化‌
    对文本进行去重、去噪、纠错等操作,确保数据质量。例如,去除特殊字符、统一编码格式,并可能结合自然语言处理(NLP)技术识别核心词汇‌。

二、内容分割与向量化

  1. ‌1、分块处理‌
    将长文档按段落或语义单元分割为多个“块”(Chunks),便于后续处理。例如,技术文档可能按章节或主题划分‌。

  2. ‌2、向量嵌入(Embedding)‌
    使用深度学习模型(如Transformer)将文本转换为高维向量,捕捉语义信息。这一过程使计算机能理解文本间的相似性‌。

三、索引构建与存储

  1. ‌1、向量数据库存储‌
    将向量化后的文本存入专用向量数据库(如Chroma),并构建高效索引结构,支持快速相似性检索‌。

  2. ‌2、元数据关联‌
    存储文档的元信息(如文件名、创建时间、作者),部分系统会结合自动重命名技术生成规范化文件名(如“新产品X_市场推广策略_202405”),提升可检索性‌。

四、检索与增强生成(RAG)

  1. ‌1、用户查询处理‌
    将用户提问(Query)同样转换为向量,并在向量库中匹配最相似的Top-K文本块‌。

  2. ‌2、大模型生成答案‌
    将匹配的文本块与用户问题结合,提交给大模型进行语义理解与归纳,生成最终回答‌。

五、扩展功能与应用

  • ‌智能问答‌:基于检索结果生成结构化答案,如合同关键条款提取‌。

  • 知识推荐‌:根据用户行为推荐相关文档,如市场报告或技术规范‌。

  • 自动更新与维护‌:定期清洗数据、修正错误,并支持新文档的增量更新‌。


技术支撑与特点

  • 自然语言处理(NLP)‌:用于实体识别、语义理解等任务‌。

  • 分布式计算‌:处理大规模文档的并行化能力‌。

  • 检索增强生成(RAG)‌:结合外部知识库提升大模型回答的准确性‌。


通过上述流程,大模型知识库实现了文档从原始输入到智能化应用的完整链路,兼顾效率与准确性‌。


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